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课程介绍
第1章 大数据可视化概述
1.1 大数据可视化的基本概念
1.2 大数据可视化的发展历史
1.3 数据、图形与可视化的关系
1.4 数据可视化的特征
1.5 数据可视化的标准
1.6 数据可视化的目标与作用
1.7 大数据可视化的应用
1.8 本章小结
第2章 大数据可视化原理
2.1光与视觉特性
2.2色彩
2.3视觉通道
2.4数据可视化流程
2.5数据可视化设计原则与技巧
2.6本章小结
第3章 大数据可视化方法
3.1 可视化图介绍
3.2 文本可视化
3.3 网络可视化
3.4 空间信息可视化
3.5 本章小结
第4章 数据可视化工具
第5章 Excel数据可视化
第6章 Tableau数据可视化
第7章 Echarts与pyecharts数据可视化
7.1 Echarts 下载与使用
7.2 echarts可视化实例
7.3 pyecharts可视化应用
7.4 pyecharts 与 django集成
7.5 本章小结
第8章 Python可视化
8.1 爬虫与大数据
8.2 本节小结
8.3 python可视化库简介
8.4 可视化基础numpy库简介
8.5 基于matplotlib的数据可视化
8.6 基于pandas的数据可视化
8.7 基于seaborn的数据可视化
8.8 基于bokeh的数据可视化
8.9 基于pyqtgraph的数据可视化
8.10 本章小结
第9章 可视化综合实训
9.1 实训1 python纵向柱状图实训
9.2 实训2 python水平柱状图实训
9.3 实训3 python多数据并列柱状图实训
9.4 实训4 python折线图实训
9.5 实训5-python散点图实训
9.6 实训6 机器学习中的可视化应用
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1.3 数据、图形与可视化的关系
第1章 大数据可视化概述
1.3
数据、图形与可视化
1)数据
数据也常指数据值,它不仅仅是一些数字或者符号,也可以是图像或是声音等,更是人们对现实世界的认识。
2)图形
图形一般指在一个二维空间中的若干空间形状,可由计算机绘制的图形有直线、圆、曲线、图标以及各种组合形状等。
3)可视化
数据可视化可通过对真实数据的采集、清洗、预处理、分析等过程建立数据模型,并最终将数据转换为各种图形,以打造较好的视觉效果。
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